Statistica sociale

Statistica e ricerca scientifica

Ricerca scientifica: processo creativo di scoperta che si sviluppa attraverso un itinerario prefissato, secondo procedure prestabilite consolidate all'interno di una comunità scientifica. Indirizzata all’individuazione di quali aspetti è rilevante studiare, alla formulazione di ipotesi. Insieme dei criteri logico-concettuali = paradigma (guidano l’attività del ricercatore). Il paradigma è una visione del mondo spesso implicita, che precede e fonda la teoria e le tecniche.

Metodo scientifico: processo logico basato su un sistema concettuale e sulla cosiddetta corroborazione empirica.

Teoria: sistema di spiegazioni logiche su di un particolare aspetto della realtà.

Metodi: modi di ottenere le informazioni e di connetterle alla teoria.

Dati: informazioni sulla realtà risultanti da un processo di rilevazione.

Ciclo di Kuhn

• Prescienza: vi sono diverse teorie in competizione per spiegare un fenomeno e le interpretazioni sono spesso molto diverse tra loro.
• Nel momento in cui un gruppo di studiosi è d’accordo su una visione comune, si parla di Scienza “normale”, con un nuovo paradigma.
• Nel momento in cui nascono anomalie nei fatti e nella teoria, si entra in una fase di crisi in cui le aspettative sulla realtà indotte dal paradigma vengono violate. Anche se l'anomalia minaccia il paradigma si manifesta una resistenza al cambiamento. Abbiamo tre diverse evoluzioni: la scienza normale si dimostra capace di risolvere le anomalie; il problema si dimostra refrattario alle soluzioni e gli scienziati lo mettono in quarantena per affrontarlo in futuro e infine c'è una proliferazione di nuove soluzioni, fino all'emergere di un nuovo paradigma alternativo.
• Ogni rivoluzione inizia con il rifiuto di ciò che è vecchio, si ha la fase di rivoluzione scientifica in cui il paradigma è messo in discussione. Viene proposta una nuova visione del mondo, apportando cambiamenti radicali: nei problemi da affrontare e nei metodi con cui problemi sono analizzati.
• Quando un paradigma alternativo prevale si ha un nuovo periodo di scienza normale, si ha così la fase di soluzione del conflitto. Ricordiamo che è la scelta tra paradigmi non è un fatto razionale e spesso è una questione di preferenze soggettive.

Questioni fondamentali della ricerca scientifica

• La realtà esiste? Ontologia: tratta il che cosa, ovvero riguarda la natura della realtà e la sua forma chiedendosi se i fenomeni siano cose in se stesse oppure rappresentazioni di cose.
• La realtà è conoscibile? Epistemologia: rapporto tra chi e che cosa, riguarda la conoscibilità della realtà ponendo l'accento sulla relazione fra studioso e realtà studiata.
• In che modo si può conoscere la realtà? Metodologia: tratta il come, riguarda la strumentazione tecnica del processo conoscitivo, la metodologia si occupa del rapporto fra metodo e tecnica e su di esso riflette.

Metodologia, metodo e tecnica

Metodologia: si interroga su quali sono i metodi delle tecniche per conoscere o spiegare la realtà.

Metodo: deriva da methodos (strada con cui) e riguarda le procedure, le regole e i principi che consentono di conoscere, spiegare e ordinare la realtà.

Tecnica: complesso codificato di norme che è riconosciuto da una data comunità scientifica.

Due paradigmi fondamentali

Positivismo

In cui esiste una realtà al di fuori dell'individuo ed essa è oggettivamente conoscibile. Ogni forma di conoscenza è riconducibile a un sapere positivo fondato su fatti empiricamente accertati e scientificamente connessi con un sistema di leggi. Attraverso l'epistemologia è possibile individuare delle regolarità che consentono di pervenire a generalizzazioni o leggi universali immutabili. La sua metodologia tratta il metodo di procedere che è di tipo induttivo e ipotizza la presenza di un ordine e di una uniformità della natura che lo scienziato ha il compito di scoprire.

Interpretativismo

La realtà si manifesta nel significato attribuitogli dagli individui e non esiste una realtà universale valida per tutti poiché molteplici e diverse sono le prospettive con cui si osserva e interpreta. Troviamo un'importante distinzione tra scienze della natura e scienze dello spirito fondata sul diverso rapporto che si instaura tra ricercatore e realtà studiata. Con l'epistemologia non si cercano leggi ma si studia l'interazione fra gli individui, la realtà viene interpretata. La metodologia invece prevede l'interazione tra studioso e studiato, solo in questo modo è possibile comprendere il significato attribuito dal soggetto alla propria azione.

Paradigmi di riferimento della statistica

• Scoperta del nuovo: si persegue il fine della conoscenza, scoperta di informazioni nuove e non nota a priori.
• Sintesi delle informazioni: si individuano strumenti che consentono una sintesi della informazione rilevante contenuta nei dati, questi strumenti hanno la caratteristica della rappresentatività.
• Contenimento dell'errore: lo statistico persegue l'obiettivo di contenere la componente erratica con l'uso di strumenti che godono di proprietà ottimali.
• Dialettica della conoscenza: i risultati dell'analisi statistica sono oggetto di una lettura chiara secondo un ciclo mirato alla costruzione di adeguati modelli di conoscenza che siano di supporto a tutte le altre scienze.

La statistica e il suo contesto

La tabella di contingenza è un particolare tipo di tabella a doppia entrata utilizzata in statistica per rappresentare e analizzare i rapporti tra due variabili. I profili di riga e di colonna derivati da una tabella di contingenza rappresentano le distribuzioni condizionate di una variabile rispetto ad un’altra variabile e viceversa.

Il termine statistica deriva dal latino status, indicava la scienza degli avvenimenti notevoli dello Stato. L'esigenza di conoscere quantitativamente alcuni fenomeni fu sentita fin dall'antichità perché tale conoscenza serviva meglio a organizzare l'amministrazione della società. Secondo lo studioso Leti, la statistica è la scienza che analizza in termini quantitativi i fenomeni collettivi. Il dato in sé non possiede valore informativo, solo in forma potenziale. Grazie al processo di analisi del dato si arriva all'informazione e dal confronto di diverse informazioni si passa alla conoscenza, attraverso la quale si può rispondere a domande sul come e perché dei fenomeni studiati.

La statistica è un insieme di tecniche che hanno come scopo la conoscenza quantitativa di fenomeni nella realtà che ci circonda; la conoscenza quantitativa dei fenomeni è preliminare e necessaria a qualsiasi processo decisionale. La mente umana non è in grado di sintetizzare numericamente fenomeni che coinvolgono un numero elevato di osservazioni, la statistica aiuta a superare questo limite.

Durante le analisi statistiche sono fondamentali alcune operazioni tipiche come: il conteggio, classificazione, misurazione e sintesi. L'indagine statistica è l'insieme delle operazioni mediante le quali si acquisiscono informazioni su uno o più fenomeni attinenti ad una popolazione di riferimento, il suo scopo è quello di produrre statistiche ovvero descrizioni riassuntive di carattere quantitativo riguardanti il collettivo di interesse.

Fasi dell'indagine statistica

Le fasi dell'indagine statistica sono la progettazione, la realizzazione, l'elaborazione e la presentazione. La definizione degli obiettivi della ricerca si concretizza in tre fasi: definendo l'obiettivo globale e quelli parziali, individuare quali informazioni è necessario ricercare e dove infine circoscrivere tempo e spazio dell'indagine.

La pianificazione deve essere documentata per mezzo del documento di progettazione:

• Obiettivi: contestualizzazione del fenomeno d’interesse e analisi delle informazioni già disponibili.
• Definizioni e concetti: descrizione delle definizioni e dei concetti adottati.
• Analisi dei confronti praticabili (e non): fra i dati dell’indagine e quelli disponibili da altre fonti.
• Classificazioni: standard utilizzati e riconducibilità ad altri standard (possibilità di integrazione).
• Periodicità: pianificazione del disegno d’indagine in relazione all’obiettivo di raccogliere dati trasversali e/o longitudinali.

Le indagini trasversali raccolgono informazioni di interesse a un particolare momento o periodo di tempo mentre quelle longitudinali hanno come obiettivo quello di misurare l’evoluzione nel tempo delle caratteristiche di interesse sullo stesso collettivo statistico.

• Liste e archivi: scelta e descrizione delle liste usate per identificare la popolazione obiettivo.
• Campionamento: definizione del disegno di campionamento in relazione alle liste di base disponibili e agli obiettivi dell’indagine.
• Strumenti di raccolta: descrizione degli strumenti utilizzati per la raccolta delle informazioni.

Fenomeni collettivi e statistica

La statistica si interessa dei fenomeni collettivi come abbiamo detto: fenomeni che si riferiscono ad una collettività di casi singoli come il fenomeno del consumo e fenomeni originati dalla ripetizione dell'osservazione di un unico fenomeno. La statistica descrittiva è l'insieme dei metodi utilizzati per rilevare, sintetizzare e interpretare i dati espressione di un certo fenomeno di interesse in un insieme di entità.

L'unità statistica viene definita come unità elementare su cui viene studiato il fenomeno oggetto di studio. La popolazione invece è un insieme di unità omogenee rispetto ad una o più caratteristiche di interesse. Una popolazione statistica viene definita anche collettivo statistico, insieme di unità statistiche che hanno almeno una caratteristica in comune. Ogni gruppo di unità di una popolazione è detto sottopopolazione: gli italiani di sesso maschile e gli italiani di sesso femminile sono due sottopopolazioni del collettivo formato da tutti i cittadini italiani. Se consideriamo un gruppo selezionato dalla popolazione in base a certi criteri parliamo di un campione.

Statistica inferenziale e campionamento

La statistica inferenziale è l'insieme dei metodi che utilizzano la probabilità per ottenere una stima di una caratteristica relativa a tutta la popolazione a partire dai risultati osservati su un campione. Il campionamento può avvenire in maniera probabilistica, in cui la selezione delle unità è affidata a regole probabilistiche, e in maniera non probabilistica, in cui la selezione delle unità è affidata a specifiche esigenze di ricerca o alla mancanza di informazioni esatte sulla popolazione. Il campionamento probabilistico rispetto a quello non probabilistico considera un diverso criterio per ottenere campioni rappresentativi della popolazione.

Ciascun fenomeno può essere rappresentato per mezzo di una o più caratteristiche, ogni caratteristica è detta carattere e può assumere diverse modalità in base alle diverse unità del collettivo. I caratteri possono essere qualitativi quando espressi da altri attributi e quantitativi quando espressi da numeri. I caratteri qualitativi vengono classificati in sconnessi quando hanno per modalità denominazioni qualitative, tra le quali non esiste e non è possibile stabilire un ordinamento, e ordinabili quando invece è possibile stabilire un ordinamento tra i caratteri.

I caratteri quantitativi che possono essere misurati su scala per intervalli se le modalità del carattere si identificano in numeri nell’ambito di sistema di riferimento dotato di origine arbitraria e in scala di rapporti se le modalità si identificano con numeri di un sistema di misurazione dotato di origine assoluta. Essi vengono inoltre classificati in caratteri quantitativi discreti se le modalità costituiscono un insieme discreto espresso da numeri interi e continui se le modalità costituiscono un insieme continuo espresso da tutti i numeri reali in un dato intervallo di tempo.

Per raccogliere i dati esiste un'ampia gamma di possibilità tecniche per l'acquisizione delle informazioni, la cui scelta dipende dall'estensione degli scopi perseguiti, ampiezza del collettivo di riferimento, costo e budget disponibile per la raccolta dei dati e grado di precisione desiderato. Osservare è la via più diretta e immediata per studiare i comportamenti manifestati e domare invece è utile per esplorare le motivazioni, aspettative, credenze, sentimenti, percezioni e atteggiamenti.

Rilevazione totale o parziale

Nella rilevazione totale si ottiene la conoscenza esatta del fenomeno analizzato, mentre la rilevazione parziale si ottiene una stima del fenomeno analizzato. Al fine di scegliere una tra queste due, è importante considerare i tempi della rilevazione, i costi della rilevazione, la ricchezza di dettagli della rilevazione e gli errori associati alla rilevazione. L'indagine campionaria consente di ottenere notevoli vantaggi competitivi fornendo risultati in tempi più brevi e con costi nettamente ridotti rispetto ad un'indagine censuaria, l'indagine campionaria si distinguono dalle indagini censuarie per la possibilità di andare in profondità nella gerarchia dell'informazione.

La precisione e l'accuratezza sono tutte caratteristiche che riguardano l'indagine: la precisione è direttamente proporzionale alla numerosità delle osservazioni del fenomeno, perciò, decresce in base alla numerosità del campione; l'accuratezza è legata al passaggio dei dati su un supporto adeguato all’elaborazione e l'attendibilità riassume il concetto di precisione e accuratezza. Un’indagine statistica è considerata attendibile in base alla dimensione del campione e dalle possibili fonti di errore campionario. Il campione casuale è un campione estratto dalla popolazione in cui tutte le unità hanno probabilità non nulla di essere estratte. Un campione rappresentativo è quel campione estratto in maniera casuale, non è quando è grande. Con il campionamento casuale si ha sempre la certezza di ottenere un campione rappresentativo della popolazione di riferimento.

Un campione grande è associato ad un minor errore delle stime. La cosa migliore è avere un campione grande scelto in modo casuale ma è molto meglio avere un campione piccolo estratto in modo casuale che un campione grande estratto a casaccio. La scelta del metodo di analisi dipende dalla natura del fenomeno analizzato, dalla sua complessità dal livello di dettaglio che si vuole raggiungere. L'analisi può essere di tipo: univariata quando vi è una sola dimensione, bivariata quando vi sono due dimensioni, multivariata quando si ha un certo numero di dimensioni.

Incompletezza nelle indagini statistiche

Un’indagine statistica viene definita incompleta quando alcune unità statistiche non hanno fornito una risposta a tutti i quesiti del questionario. In un'indagine statistica è possibile identificare diverse categorie di incompletezza: se nessuno delle variabili oggetto di studio è misurata si ha un unit noresponse mentre, se l'unità selezionata risponde a molte delle domande ma non a tutte o la risposta è giudicata incorretta si ha una item nonresponse. Conseguenza fondamentale della presenza di dati incompleti, si riduce il grado di precisione delle stime ottenute, causata da una minore ampiezza del campione rispetto a quella prevista.

Il ricercatore alla fine del processo di indagine ritorna alla teoria iniziale tramite un processo di induzione, confrontando i risultati ottenuti con la definizione iniziale del problema per arrivare a una sua conferma o ad una riformulazione. Per una corretta utilizzazione dei dati dell'indagine, è importante considerare: le ipotesi su cui la metodologia impiegata si fonda, l'ambito spazio-temporale in cui la ricerca è condotta e la validità dei risultati ottenuti. L’ultima fase è la presentazione dei risultati, a cui si arriva tramite un processo di interpretazione delle analisi statistiche condotte nella fase precedente.

Non sempre il ricercatore è nelle condizioni di poter impiantare una indagine progettandone e realizzando nella fase di rilevazione dei dati per via della carenza di risorse, tempi ristretti o i dati occorrenti alla propria ricerca sono disponibili perché già raccolti in precedenza. Se il ricercatore attinge a dati già estrapolati da terzi, l'analisi viene definita analisi secondaria. Grazie ad essa si hanno i vantaggi di tempi e costi ridotti ma le precauzioni da adottare sono la particolare attenzione alla qualità del processo di produzione del dato.